DQN通俗理解

最新推荐文章于 2025-06-18 02:22:36 发布
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分类专栏： 强化学习 文章标签： 强化学习
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本科生学深度学习一轻松理解DQN，两个网络解决Q值误差
我是香菜
03-20 1090
本科生学深度学习一轻松理解DQN，两个网络解决Q值误差
机器学习 | 细说Deep Q-Network（DQN）
知识库搭建ing
04-17 979
DQN用神经网络替代Q表，实现从状态到动作价值的映射（Q函数近似）。
强化学习核心算法：深度Q网络（DQN）算法
小蜗牛的珍贵百宝箱
12-27 3715
深度Q网络（DQN）通过结合深度学习和Q学习，有效地处理了高维状态空间的问题。通过经验回放和目标网络的引入，DQN克服了传统Q学习在稳定性和收敛速度上的挑战，使得强化学习能够应用于更加复杂的任务，如图像和游戏等领域。DQN不仅在经典的强化学习任务中取得了突破性进展，还为后续的深度强化学习算法（如DDPG、A3C等）奠定了理论基础。
一文搞懂DQN
qq_41262334的博客
04-12 3512
给出文中DQN完整伪代码：给出算法流程框图：本文仅仅讨论算法原理，并不涉及代码复现，目前网上相关代码学习挺多，可以移步这里参考~
【AI深究】深度Q网络（DQN）全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示）| 原理与数学基础、案例流程（CartPole示例）| 案例代码演示 | 关键点与工程建议
最新发布
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-18 1557
大家好，我是爱酱。本篇我们聚焦于强化学习中最具代表性的深度方法之一——DQN（Deep Q-Network）。DQN是Q-Learning的深度扩展，能处理高维状态空间（如图像），广泛用于Atari游戏、机器人等场景。下面以简单环境为例，详细讲解DQN的原理、流程和代码实现。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
DQN（Deep Q-learning）入门教程（五）之DQN介绍
zxcyy56的博客
01-13 227
DQN（Deep Q-learning）入门教程（五）之DQN介绍 文章请看https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/p/12993691.html
DQN详解
一去不复返的通信er
11-07 1395
DQN详解
DQN
博观而约取，深研而广求
08-14 2652
I will try all out to discuss the DQN algorithm in this article.Basic IntroductionWe have witnessed the power of deep learning about solving high-computation problems and the strengh of reinforcement l
DQN算法的原理与复现
优快云XXCQ的博客
05-28 5092
先来解释下Q-learning 简单来说就是瞬时奖励+记忆经验奖励。 瞬时奖励：做了一个动作就能获得的奖励 经验奖励：按照训练时的经验，上一系列动作发生之后，接下来怎么做才能获得更大的奖励，换句话就是说根据复盘经验去研究如何更好地补刀,从而形成一系列的动作(连招) DQN自然就是加入深度神经网络进行预测，我们先来看看Q-learning是如何运行的 1收集数据(即游戏记录) 2令目标等于以下公式(获得价值最高的选择)： 3目标函数(获得最小的误差) 整体流程 伽马值(就是那个很像r的)用于减少下一步
Value-Based Reinforcement Learning-DQN
CltCj的博客
08-11 8429
强化学习 这一章会讲DQN算法，并且用TD算法来训练DQN。 强化学习入门这一篇就够了强化学习前言一、Action-Value Functions二、DQN2.1 游戏中agent的目标是什么？2.2 agent如何做决策？2.3 如何理解Q* 函数呢？2.5 DQN打游戏？三、如何训练DQN?3.1 TD算法3.2 TD算法训练DQN四、训练步骤六、总结 前言 说明一下：这是我的一个学习笔记，课程链接如下： 最易懂的强化学习课程 公众号：AI那些事 一、Action-Value Functio
强化学习笔记之【Q-learning算法和DQN算法】
rvdgdsva的博客
10-05 1193
强化学习第1篇.强化学习方向的学习者可以参考或者复刻
什么是DQN（价值学习）？
qq_44716838的博客
01-14 1571
DQN是价值学习的方法
强化学习 7—— 一文读懂 Deep Q-Learning（DQN）算法
靡不有初鲜克有终
08-10 5万+
上篇文章强化学习——状态价值函数逼近介绍了价值函数逼近（Value Function Approximation，VFA）的理论，本篇文章介绍大名鼎鼎的DQN算法。DQN算法是 DeepMind 团队在2015年提出的算法，对于强化学习训练苦难问题，其开创性的提出了两个解决办法，在atari游戏上都有不俗的表现。论文发表在了 Nature 上，此后的一些DQN相关算法都是在其基础上改进，可以说是打开了深度强化学习的大门，意义重大。 论文地址：Mnih, Volodymyr; et al. (2015). H
深度强化学习——DQN算法原理
weixin_44732379的博客
11-14 6万+
深度Q网络与Q学习的目标价值以及价值的更新方式都非常相似。主要的不同在于：深度Q网络将Q学习与深度学习结合，用深度网络来近似动作价值函数，而Q学习则是采用表格存储；深度Q网络采用经验回放的训练方式，从历史数据中随机采样，而Q学习直接采用下一个状态的数据进行学习。
深度学习模型：深度强化学习（DQN）详解
专业深耕，技术前沿
01-31 1141
DQN作为一种经典的深度强化学习算法，已经取得了显著的成果并在多个领域展现出强大的应用潜力。然而，DQN仍面临一些挑战，如环境模型不完整、动作空间大、奖励函数设计等。未来，随着研究的深入和技术的不断发展，DQN有望在更多领域得到应用和推广，同时也需要关注其面临的挑战并寻求解决方案以推动其进一步发展。
【强化学习】Deep Q Network(DQN)算法详解
热门推荐
shura的技术空间
06-20 11万+
DQN（Deep Q-Learning）是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合，实现了从感知到动作的端到端的革命性算法。使用DQN玩游戏的话简直6的飞起，其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了。当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话，使用DQN是一种很好的选择 1、算法思想 DQN与Qleanring类似...
一图看懂DQN(Deep Q-Network)深度强化学习算法
xz15873139854的博客
08-16 2万+
@[TOC]( 一图看懂DQN(Deep Q-Network)深度强化学习算法 ) DQN简介 DQN是一种深度学习和强化学习结合的算法，提出的动机是传统的强化学习算法Q-learning中的Q_table存储空间有限，而现实世界甚至是虚拟世界中的状态是接近无限多的（比如围棋），因此，无法构建可以存储超大状态空间的Q_table。不过，在机器学习中, 有一种方法对这种事情很在行，那就是神经网络，可以将状态和动作当成神经网络的输入，然后经过神经网络分析后得到动作的 Q 值，这样就没必要在表格中记录 Q 值，而
【深度强化学习】(1) DQN 模型解析，附Pytorch完整代码
博观而约取，厚积而薄发
03-10 4万+
DQN（Deep Q Network）是深度神经网络和 Q-Learning 算法相结合的一种基于价值的深度强化学习算法。DQN 同时用到两个结构相同参数不同的神经网络，区别是一个用于训练，另一个不会在短期内得到训练.通过采用第二个未经训练的网络，可以确保 “目标 Q 值” 至少在短时间内保持稳定。引入经验回放使得智能体在内存容量范围内从一开始就执行的所有动作和观察都将被存储。然后从此存储器中随机选择一批样本。
DQN(Deep QNetwork) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
08-07 1159
DQN(Deep Q-Network) - 原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 强化学习概述 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个重要分支,它主要研究如何让智能体(
dqn算法介绍
03-24
<think>好的，我现在需要帮助用户了解深度Q网络（DQN）算法的基本概念、工作原理以及应用。首先，我得回忆一下DQN的相关知识，并结合用户提供的引用内容来组织回答。用户提到了三个引用，其中引用[1]指出DQN是强化学习的核心算法，引用[2]提到DQN结合了Q学习和深度神经网络，解决了高维状态空间的问题，引用[3]则涉及算法原理和代码实例。 首先，我应该从基本概念开始，解释什么是DQN，它是如何结合Q学习和深度神经网络的。然后，按照用户的要求，分步骤讲解工作原理，比如Q-learning的基础、引入神经网络的原因、经验回放和目标网络的作用。需要确保每个部分都清晰，并且符合用户提到的结构：结构清晰，分步骤解决问题，保证真实可靠。 接下来是应用场景，需要列举几个DQN在实际中的典型应用，比如游戏、机器人控制、自动驾驶等，这些内容可能在引用中没有详细提到，但根据常识应该没问题。然后，代码示例部分，用户提供的引用[2]和[3]提到了代码实现，但用户示例中的Python代码是快速排序，我需要根据DQN写出一个简单的代码框架，可能包括经验回放、Q网络定义等。 在注意事项部分，要提到训练中的关键点，比如探索与利用的平衡、超参数调整等，这些是实际应用中需要注意的地方。最后，生成相关问题，用户示例中有三个问题，我需要围绕DQN的基本原理、优化、应用等来设计问题，比如DQN的改进算法有哪些，训练中的挑战，与Q-learning的区别等。 需要检查是否所有数学公式都用了正确的LaTeX格式，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。例如，Q-learning的更新公式应该用行内格式，而如果有需要的话，目标网络的更新公式可能需要独立成段。另外，引用标识要自然添加在引用的句子末尾，比如在提到经验回放和目标网络时，引用用户提供的引用[2]或[3]。 现在，我需要确保各部分内容逻辑连贯，没有遗漏关键点，并且符合用户的要求。比如，DQN的两个关键技术：经验回放和目标网络，必须详细解释，因为这是它成功的关键。同时，要确保代码示例正确，虽然可能简化，但结构要清晰，使用PyTorch或TensorFlow框架，如用户示例中的Python代码那样。 最后，检查是否生成了三个相关问题，是否覆盖了原理、优化和应用等方面。确保整个回答使用中文，专业术语准确，同时语言通俗易懂，帮助用户逐步理解。</think>### 深度Q网络（DQN）算法的工作原理及应用 #### 一、基本概念 深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是强化学习中的一种算法，通过**结合Q学习与深度神经网络**，解决了传统Q学习在高维状态空间（如图像输入）下的局限性[^2]。其核心思想是用神经网络近似Q值函数，从而处理复杂的决策问题。 #### 二、工作原理分步解析 1. **Q学习基础** Q学习的目标是找到最优动作价值函数$Q^*(s,a)$，表示在状态$s$下执行动作$a$的长期回报期望。更新公式为： $$Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha \left[ r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a) \right]$$ 其中$\alpha$是学习率，$\gamma$是折扣因子。 2. **引入神经网络** 传统Q学习在状态空间较大时无法存储所有Q值。DQN用深度神经网络$Q(s,a;\theta)$替代Q表，输入状态$s$（如游戏画面），输出所有可能动作的Q值[^3]。 3. **经验回放（Experience Replay）** - 存储智能体的经验$(s,a,r,s')$到回放缓冲区 - 训练时随机采样小批量数据，打破数据相关性 - 提升数据利用效率和稳定性 4. **目标网络（Target Network）** - 使用独立的目标网络$Q(s,a;\theta^-)$计算目标Q值 - 目标网络参数$\theta^-$定期从主网络复制（软更新） - 公式更新为： $$Q_{\text{target}} = r + \gamma \max_{a'} Q(s',a';\theta^-)$$ #### 三、算法流程 ```python import torch import numpy as np from collections import deque class DQNAgent: def __init__(self, state_dim, action_dim): self.q_net = NeuralNetwork(state_dim, action_dim) # 主网络 self.target_net = NeuralNetwork(state_dim, action_dim) # 目标网络 self.memory = deque(maxlen=10000) # 经验回放缓冲区 def act(self, state, epsilon): if np.random.rand() < epsilon: # ε-贪婪策略 return random.choice(action_space) else: return torch.argmax(self.q_net(state)).item() def train(self, batch_size): batch = random.sample(self.memory, batch_size) # 计算当前Q值和目标Q值的均方误差损失 loss = ... # 使用目标网络计算目标值 self.optimizer.step() def update_target(self): self.target_net.load_state_dict(self.q_net.state_dict()) # 软更新 ``` #### 四、应用场景 1. **游戏AI**：Atari 2600游戏（如Breakout、Pong） 2. **机器人控制**：机械臂抓取、路径规划 3. **自动驾驶**：动态环境下的决策系统 4. **资源调度**：云计算资源分配、电网优化 #### 五、关键改进与挑战 | 改进技术 | 作用 | |----------------|-----------------------------| | Double DQN | 解决Q值过高估计问题 | | Dueling DQN | 分离状态价值和动作优势 | | Prioritized Replay| 按重要性采样经验数据 | **注意事项**： 1. 需平衡探索（尝试新动作）与利用（选择已知最优动作） 2. 学习率、折扣因子等超参数需精细调节 3. 神经网络结构设计影响特征提取能力[^3]
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